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34:51EN → 简体中文谷歌花 1000 万美元买下一家破产航空公司的数据,这就是护城河主持 Sarah Guo, Elad GilEon 联合创始人 Ofir Ehrlich 和 Gonen Stein 认为,模型和算力都只是可以租用的通用商品,企业真正能留住的资产只有数据。
39:16EN → 简体中文500 副手套、1000 万条轨迹与一台 1 万美元的家用机器人主持 Sarah Guo, Elad GilSunday Robotics 联合创始人 Tony Zhao 和 Cheng Chi 梳理了可规模化的模仿学习方法,与真正能洗碗的机器之间的差距。
48:14EN → 简体中文一款新药要花 20 亿美元、10 年,Benchling 的 CEO 想让 AI 把时间压到 3 年主持 Sarah Guo, Elad Gil大多数药物在第七到第十年失败,那时数亿美元早已投进了临床试验。Sajith Wickramasekara 认为,把东西送上太空,可能已经比让一款新药获批更容易。
32:59EN → 简体中文一百来人、年营收 10 亿美元,却没有一分风投主持 Sarah Guo, Elad GilSurge AI 创始人 Edwin Chen 谈:为什么高质量的人工数据是诗歌问题,而不是边界框问题,以及为什么排行榜会不断训练模型去写标题党(clickbait)式的内容。
40:54EN → 简体中文勘探发现率暴跌十倍,KoBold 仍找到了品位 5% 的铜矿主持 Sarah Guo, Elad GilJosh Goldman 解释 KoBold Metals 为什么把矿产勘探当作信息问题来做:用 AI 配合上百年前的地图,寻找锂和铜。
35:14EN → 简体中文机器人没有维基百科,Chelsea Finn 从三栋楼起步主持 Sarah Guo, Elad GilPhysical Intelligence 联合创始人在 No Priors 节目上说明:通用机器人模型为什么必须跨本体训练,开源硬件为什么等于在对抗“问题无人解决”这种结局,以及人形机器人为什么有点被高估。
57:41EN → 简体中文一亿个细胞,四个人,三天:生物学的 ImageNet 时刻主持 Sarah Guo, Elad GilVevo Therapeutics 和 Arc Institute 在同一周开源了 Tahoe-100M,以及一个包含 2.3 亿个细胞的图谱,并认为生物学的下一个语言模型是虚拟细胞(virtual cell),而不只是蛋白质折叠模型。
39:00EN → 简体中文摩根大通掌握 150 PB 数据,GPT-4 的训练数据却不到 1 PB主持 Sarah Guo, Elad GilScale AI 创始人 Alexandr Wang 在《No Priors》节目中解释:为什么容易获取的互联网数据已经耗尽,为什么专家加模型的团队仍会胜出,以及为什么通往通用人工智能(AGI)的路更像攻克癌症,不像研制疫苗。
38:48EN → 简体中文Shopify 为每位商家打造副驾,而非自动驾驶:Glen Coates 谈 AI 与产品主持 Sarah Guo, Elad GilShopify 核心产品副总裁 Glen Coates 谈如何合并重复的引擎、上线只提建议、从不擅自提交的 AI,以及如何让店铺搜索理解一件毛衣。
40:58EN → 简体中文工厂里 99% 的机器人都很笨,Covariant 想先让聪明的机器人进仓库干活主持 Sarah Guo, Elad Gil前 OpenAI 研究员 Peter Chen 解释,为什么机器人基础模型必须在生产车间里训练,而不能只在实验室里训练。
27:14EN → 简体中文7 个人干出 700 人的活:Salesforce AI 负责人称企业 AI 仍处于第二局主持 Sarah Guo, Elad GilClara Shih 向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述了 Salesforce 为什么要搭建共用的大语言模型(LLM)平台,为什么理顺数据比挑选模型更重要,以及 AI 为什么正在成为企业的用户界面。
37:01EN → 简体中文DNA 是代码,可你得用移液器来编译主持 Sarah Guo, Elad GilGinkgo Bioworks 首席执行官 Jason Kelly 向 No Priors 讲述:为什么细胞值得那份“魔法”,为什么生物学没有 AWS,以及为什么大流行应当像网络安全那样来应对。
51:22EN → 简体中文三次 IPO 之后,Frank Slootman 仍然认为,这份工作的关键是紧迫感主持 Sarah Guo, Elad GilSnowflake 的首席执行官(CEO)在 No Priors 播客里讲述他如何选对电梯、如何把一家 15 人的备份创业公司变成被 EMC 收购的标的,以及为什么数据湖(data lake)是不该拿来训练模型的垃圾场。









